pyspark中StaticDataFrame和静态DataFrame的区别
我在阅读Spark 2.2.0文档时发现了对静态数据帧的奇怪引用https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html#api-使用数据集和数据帧
自Spark 2.0以来，数据帧和数据集可以表示静态的有界数据，也可以表示流式的无界数据。与静态数据集/数据帧类似，您可以使用公共入口点SparkSession（Scala/Java/Python/R文档）从流源创建流数据帧/数据集，并对其应用与静态数据帧/数据集相同的操作。
这尤其令人困惑，因为有一个数据集的概念（我把它理解为静态类型的数据帧）和静态数据帧，而一个数据集在我的脑海中似乎是重叠的。
Spark 2.2.0中的静态数据帧、常规数据帧和数据集之间有什么区别？差异是否是由于流式/非流式数据造成的？这是因为静态/动态类型的语言吗？
共有1个答案
Spark 2.2.0中的静态数据帧与常规数据帧和数据集有什么区别？差异是否是由于流式/非流式数据造成的？
好吧，让我们重新构造报价：
从Spark 2.0开始，DataFrames和Datasets可以表示静态、有界数据，
换言之，数据由读取（DataFrameReader）加载：
>>> spark.read.text(path).isStreaming
False
以及流式、无边界的数据。
换言之，使用readStream加载的数据（DataStreamReader）：
>>> spark.readStream.text(path).isStreaming
True
静态键入与此无关。
总结：
>
火花1。x：
DataFrame具有静态源。
火花2. x
DataFrame静态源又名SparkSQLDataFrame具有动态（流）源，即结构化流。
API大多重叠，因此SQL与Strct. Stream.的区别相当模糊。
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